北京
易居中国董事局主席、深度智联董事长周忻
乐居财经 李兰 5月27日，以“走进那扇门：不动产的模数共振”为主题的深度智联AI+不动产生态大会暨2026新品发布会在上海举行。大会重磅发布了房地产行业专属大模型DeepLink RE-LLM。
该模型采用四层架构：底层为模型侧，涵盖基座适配、增强训练、推理及安全合规等机制；第二层为行业数据与知识层，已构建15个数据集、100多个知识库，覆盖住宅、非住等条线；第三层为智能体引擎层，实现从问答到任务交付的编排、评测与运营；最上层为行业应用层，涵盖城市进入、住宅及非住场景等。
针对产品核心竞争力，该大模型的支撑能力包括四方面：
一、 数据层：构建行业高质量数据集（RE-HQDS），让AI“懂行”
DeepLink RE-LLM依托覆盖房地产全生命周期的数据库，构建了横跨新房、二手房、土地、长租、康养、商办等6大业态、覆盖400座城市及322万+幅地块的行业高质量数据集（RE-HQDS），通过“多源采集→结构化抽取→字段校验→向量化”的标准化流程，统一口径、完成知识结构化与场景标签化，成为模型理解产业、生成判断的坚实认知底座，确保AI每一次研判都有据可依。
二、 知识层：打造可信知识库，让AI“可信”
该模型构建了行业可信知识库，将政策文件、研报、合同与专家经验等非结构化知识转化为可理解、可检索的资产，支持向量检索、关键词检索与混合检索以精准调用政策原文及历史案例，同时通过权限控制、数据脱敏与向量化单向不可逆机制守住安全底线，让AI生成的每一份结论都“有源可溯”，成为真正可信赖的“行业知识中枢”。
三、 专业层：封装专家Skills，让AI“有脑”
这是DeepLink RE-LLM最核心的差异化——通过Skill生产线，将拿地可研、城市进入、财务测算等高频场景中的顶级专家经验（Know-how）拆解并封装为可复用资产，经过“经验采集→场景定义→规则封装→案例验证”的标准化流程，将指标体系、判断条件、风险识别规则植入模型，使AI具备顶级专家的研判逻辑，将依赖个人的经验转化为组织级、可复用的数字资产。
四、 工程层：强化Agent工程力，让AI“上手”
AI的终极价值是完成任务而非回答问题，DeepLink RE-LLM通过强大的Agent工程力实现从“被动响应”到“主动执行”的跨越：在编排层自主规划任务路由与动态修正路径，在执行层连接30+办公工具与API，支持文档生成、PPT自动排版、图表绘制、代码执行等，在治理层提供日志审计、调用监控与权限隔离，让AI真正融入办公流程，从“人找信息”变为“Agent组织能力并交付结果”。
值得注意的是，该模型还构建了“模数共振”协同机制，以数据与模型双向驱动、闭环迭代，形成持续进化的飞轮效应，使模型在实际应用中越用越精准、越贴合业务需求。
易居中国董事局主席、深度智联董事长周忻表示，构建真正的垂直行业大模型，需要三个“三角”协同作用。第一个是“AI价值三角”，即模型、数据与应用场景。通用大模型也在做这件事，但它们缺失了另外两个关键三角：左侧的“行业三角”——知识集、数据集与专业Know-How；右侧的“地产人价值三角”——创造力、逻辑性与判断力。只有将行业价值、地产人价值与AI价值三者深度融合，才能打造出真正服务于房地产行业的垂类大模型，实现整个行业的“模数共振”。
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